视觉行为识别是对已经分割好视频片段进行动作行为分类,这类似于图像识别,图像识别是对给定图像进行分类,判断该图像属于预定义类别集合中哪个类别。相对图像分类来说,图像目标检测更复杂多,目标检测不仅要对图像中目标进行识别,同时还要对其进行定位。类似地,视频动作行为检测相比视频动作识别来说更复杂,一般
Revisiting Skeleton-based Action Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 基于3D-CNNrgb视频动作识别2.2 基于GCN骨骼动作识别2.3 基于CNN骨骼动作识别3. Framework3.1 Pose Extraction3.2 From 2D Poses to 3D Heatmap Volumes3.3 基于骨
转载 2023-10-07 20:00:32
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  Why:为什么要使用ST-GCN?ST-GCN网络训练好之后要达到效果就是:用户提供一段视频,网络会输出视频中人动作分类。类似于上图中视频,如何来识别视频中的人在做什么动作呢? 视频其实就是一帧一帧图片拼接而成,而传统处理图像识别的网络最常用就是CNN(卷积神经网络),那ST-GCN是否跟CNN有关系呢?为什么要使用这个网络呢?可以从以下三点来理解:(1) 输入
## Python行为识别行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类 ### 简介 在本文中,我将向你展示如何使用Python来实现行为识别行为骨骼框架检测、动作识别动作检测以及行为动作分类等功能。本文将详细阐述整个流程,并提供相应代码示例和注释以帮助你理解和实施。 ### 流程概述 下表展示了完成这个任务整个流程: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤
原创 2023-08-25 16:47:50
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在这篇博文中,我将带大家深入探讨如何使用 PyTorch 进行动作识别的流程。这是一个引人入胜领域,尤其在计算机视觉和机器学习交叠部分。我们将逐步拆解整个过程,从业务场景分析到扩展应用,每个环节都将有详细解释和示例代码。 ### 背景定位 首先,了解动作识别的重要性。随着智能视频监控、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等技术发展,动作识别的应用越来越广泛。本领域目标是通过视频流实时识别和分
文章目录一、CUDA 语义:如何选择显卡进行计算二、并行训练及集合式通信2.1、并行训练简介2.1.1 模型并行2.1.2 数据并行2.2、点对点通信和集合式通信2.2.1 点对点通信2.2.2 集合式通信(Collective Communication)2.3、集合式通信算法:Parameter Server 和 RingAllReduce三、如何使用 GPU 进行训练3.1、单 GPU 进
# PyTorch行为识别 行为识别是计算机视觉和人工智能领域中一个重要任务,它涉及识别和理解人类行为,例如行走、打车、吃饭等。近年来,深度学习技术取得了巨大进展,成为行为识别领域主流方法。PyTorch是一个流行深度学习框架,它提供了丰富工具和库,使得开发行为识别模型变得更加容易。 ## 什么是PyTorchPyTorch是一个基于Python科学计算库,它提供了一个强大
原创 2023-10-12 05:31:07
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完整代码见我GitHub地址:https://github.com/xingjianzhang1997/gesture-recognition主要思路:1.构建数据集          2.建立神经网络         3.训练并调参        4.保存
CV项目肢体动作识别(三)内附完整代码和详细讲解 首先我还是给出完整代码,然后再进行详细讲解。这一次我们用模块化思想,把一个功能模块化(moudle),这种思想在工程中非常常见,在分工中你需要做好自己工作就可以,最后再调用这些模块。首先我给一个简化板basic代码,第二个是我们模块化代码,第一个代码和在(二)中讲解已经非常详细了,这里我们就着重讲解怎么养模块化。import cv2
项目结构:    调用sdk分别实现动物识别和植物识别类:package founction; import util.AuthService; import util.Base64Util; import util.FileUtil; import util.HttpUtil; import java.net.URLEncoder; /** * 动
目录一、项目背景二、项目目标         三、分析思路四、数据清洗1、读取查看数据基本信息和数据完整性2、一致化处理:3、查看是否有缺失值五、数据分析1、不同时间下PV、UV流量变化情况 2、不同购物行为在不同时间维度下变化情况用户转化行为漏斗模型分析 六、结论分析一、项目背景通过对2014年11月17日至2014年
本篇博客着重于进行代码实战讲解,目的是弄清楚它实际运行情况和常规参数表达含义。至于一些理论东西,我认为其他博主解释已经相当好了,在下面的文章中我也会将其引用出来。为什么使用嵌入层Embedding?1、使用One-hot 方法编码向量会很高维也很稀疏。假设我们在做自然语言处理(NLP)中遇到了一个包含2000个词字典,当使用One-hot编码时,每一个词会被一个包含2000个整数向量来
转载 2023-07-28 19:33:05
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1.2 为什么要行为识别行为识别事实上在很多地方有非常广 泛应用,下面举几个例子。第一个例 子,据估计在中国已经安装了 6 000 万以 上监控摄像头。现在技术瓶颈在哪里? 在于计算机系统不理解监控摄像头录下 视频里面有什么、在发生什么行为。 所以说,目前监控系统还不能很好地 理解这个世界。从这个意义来讲,要想 把目前监控系统变得真正智能化,真 正能够充分发挥监控数据作用,还需 要对
利用kinect2结构光相机进行运动动作识别和运动计数,不仅可以测量运动人员的卡路里,也可以测出运动速度和做功,并对于运动动作做出科学规范指导。这里我们选用kinect2和windows系统作为开发工具来进行开发。如果要进行运动动作识别,第一步需要对于采集运动信息,比如人体骨骼关键点信息,这里我们以手为采集对象,同时判断手是否有抓握杆行为来进行运动信息采集。同时我们这里以深蹲作为示范
摘要:本案例将为大家介绍视频动作识别领域经典模型并进行代码实践。 作者:HWCloudAI。实验目标通过本案例学习:掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理方法;注意事项本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1,需使用 GPU 运行,请查看《ModelArts JupyterLab 硬件规格使用指南》了解切换硬件规格方法;如果您是第一次使用 J
theme: scrolls-light一、前言为了快速识别图片内容,我们借助于Python两个库,分别是opencv和Pillow。 1.1 OpenCVOpenCV全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台计算机视觉库。OpenCV可用于解决如下领域问题:增强现实人脸识别手势识别人机交互动作识别运动跟踪物体识别图像分割机器 OpenCV
这里写目录标题行为识别综述研究方向中科院生物启发智能计算多模态智能计算改进方向其他研究方向行人重识别(Person Re-Identification)多模态基于骨架动作识别(Skeleton-based Action Recognition); 行为识别综述E:\学习文件\行为识别\综述类 根据采用不同识别技术,人体行为识别目前主流要分为三大类∶ 基于计算机视觉行为识别、 基于传感器系统
行为识别一、综述   2017年,计算机视觉与模式识别会议(CVPR)将视频理解划分定义为未修剪视频分类(Untrimmed Video Classification) 、修剪动作识别(Trimmed Action Recognition)、时序行为提名(Temporal Action Proposal)、时序行为定位 (Temporal Action Localization)、密集行为描述(D
这里写目录标题行为识别综述研究方向中科院生物启发智能计算多模态智能计算改进方向其他研究方向行人重识别(Person Re-Identification)多模态基于骨架动作识别(Skeleton-based Action Recognition); 行为识别综述E:\学习文件\行为识别\综述类 根据采用不同识别技术,人体行为识别目前主流要分为三大类∶ 基于计算机视觉行为识别、 基于传感器系统
谨以此片博客开启我行为识别之路——养成记录好习惯参考1:https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/CNN/Action_Recognition 以及无数博客大佬们。 参考2:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33040925 文章目录1、任务1.1、数据集介绍2、研究进展2.1、传统方法2.1.1 密度轨迹Action
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